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今天全A一根阴线，节后如火如荼的、以DS为核心的AI炒作迎来了第一次大调整，而等这轮重新整固之后，市场必然会更聚焦到真正受益、后面能兑现业绩的分支上面。

结合近期的产业信息来看，金融领域有望成为DeepSeek最先规模化落地的方向。

其一，金融行业受《银行保险机构数据安全管理办法》等法规约束，其数据安全是要放在第一位的，所以一般的模型不能使用，也不太适合云端部署， 所以本地化部署大模型是金融行业唯一的路径，而DeepSeek的开源特性允许金融机构在私有环境中训练专属模型，避免敏感数据外流 。

其二， 金融行业是典型的数据密集型行业，天然适配AI人工智能的赋能， 大模型直接处理数据的效率更高。同时，金融行业的高质量数据本身就是优质语料，更利于行业大模型的迭代升级。

其三，金融行业的业务内容尽管场景复杂， 但是一方面可复制性强， 只要这个点能用，那其他点都可以简单复制，银行与银行、券商与券商之间也可以复制； 另一方面，商业化价值量高， 基金公司通过DeepSeek优化资产配置策略大幅提升管理规模。

应用案例：

1. 智能客服与办公智能化

某银行部署DeepSeek-VL2和DeepSeek-R1模型，实现合同质检智能化、托管资产估值对账自动化，识别成功率超90%，每日节省9.68小时人力。

某银行通过大模型与大数据技术，打造智能客服助手，既能为客服人员提供客户相关背景信息，辅助其解答客户疑问，还能精准总结客户诉求，使远程银行高频场景客服通话时长降低了近20%，同时大幅提升了客服满意度。

某保险接入DeepSeek-R1模型，员工可通过AI生成个性化保险销售方案，并用于日程管理、群发信息等场景。

某保险通过DeepSeek快速解析法律判决书，10秒生成保险培训案例，效率提升90%以上。

2. 投研分析

已有16家券商部署DeepSeek-R1，应用于行业研究、文档处理及投资分析，未来计划扩展至智能服务与风险管理。

汇添富、富国基金等公募机构利用DeepSeek优化投研流程，支持多语言跨境业务处理。